Notice bibliographique
Résumé
We thank Wilcox et al. (1) for their comments. In their letter, Wilcox et al. requested an “explicit demonstration” of our explanation for the crossover paradox (2). Again, we do not deny that uncontrolled common causes of preterm birth and neonatal death can create bias in estimates of the association between causes of preterm birth and neonatal death. Basso and Wilcox (3) demonstrated that confounding due to the simultaneous occurrence of 2 rare factors, both of which increase neonatal mortality (one of which also causes a large increase in birth weight, while the other causes a large decrease in birth weight), can bias associations between exposures that cause preterm birth and neonatal death among preterm infants. The possibility that this hypothetical, complicated scenario can lead to an apparently protective effect of the study exposure on neonatal death does not lend it much credibility, in our view. Instead, we claim that the higher stillbirth and livebirth rates at earlier gestational ages lead to a survivorship bias. Exposed fetuses that survive to later gestational ages are a selected subset of all exposed fetuses who have not succumbed earlier in gestation. Conditioning on survival to a later gestational age ignores earlier deaths. It also removes from the denominator of the risk expression those fetuses that remain unborn at the later gestational age, who will thereby continue their selective advantage into later gestation. As we have recently pointed out (4), the same phenomenon has been observed with other known causes of preterm birth, including maternal smoking, black (vs. white) race in the United States, twin (vs. singleton) status, primiparity, and maternal short stature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,154 | 0,099 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».